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采用計算機視覺技術識別車牌的流程通常都包括車輛圖像采集，車牌定位，車輛識別系統(tǒng)生產商，字符分割，光學字符識別，輸出識別結果5個步驟。車輛圖像的采集方式決定了車牌識別的技術路線。國際ITS通行的兩條主流技術路線是自然光和紅外光圖像采集識別。自然光和紅外光不會對人體產生不良的心理影響，也不會對環(huán)境產生新的電子污染，屬于綠色環(huán)保技術。
繆氏門業(yè)是一家致力于門業(yè)開發(fā)的企業(yè)，產品有武漢電動門、武漢伸縮門、武漢自動門、懸浮門、平移門、感應門、護欄、崗亭、道閘、智能停車場收費系統(tǒng)、旗桿、不銹鋼工程等。
牌照字符識別方法主要有基于模板匹配算法和基于人工神經網絡算法?；谀０迤ヅ渌惴ㄊ紫葘⒎指詈蟮淖址祷⑵涑叽绱笮】s放為字符數(shù)據(jù)庫中模板的大小，然后與所有的模板進行匹配，選擇l佳匹配作為結果?；谌斯ど窠浘W絡的算法有兩種：一種是先對字符進行特征提取，車輛識別系統(tǒng)廠家，然后用所獲得特征來訓練神經網絡分配器；另一種方法是直接把圖像輸入網絡，由網絡自動實現(xiàn)特征提取直至識別出結果。
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人工神經網絡技術。近幾年來，計算機及相關技術發(fā)達的一些國家開始探討用人工神經網絡技術解決車牌自動識別問題，例如1994年M.M.M.FANHY等就成功地運用了BAM神經網絡方法對車牌上的字符進行自動識別，BAM神經網絡是由相同神經元構成的雙向聯(lián)想式單層網絡，武漢車輛識別系統(tǒng)，每一個字符模板對應著唯l一個BAM矩陣，通過與車牌上的字符比較，識別出正確的車牌號碼。
這種采用BAM神經網絡方法的缺點是無映解決識別系統(tǒng)存儲容量和處理速度相矛盾的問題。
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